Procrastinate Pro+

Предоставлены данные о пользователях, привлечённых с 1 мая по 27 октября 2019 года:

Цель исследования:

Ход исследования:

1. Выгрузить данные и провести предобработку данных

1.1. Импорт библиотек

1.2. загрузка таблиц

1.3. Функция для просмотра содержимого таблиц

1.4. Таблица с информацией о посещениях сайта

1.4.1. Корректировка названий столбцов

1.4.2. Изменение типов данных

1.4.3. Проверка на неявные дубликаты

1.5. Таблица с информацией о зпказах

1.5.1. Корректировка названий столбцов

1.5.2. Изменение типов данных

1.6. Таблица с информацией о расхлдах на рекламу

1.6.1. Корректировка названий столбцов

1.6.2. Изменение типовданных

1.6.3. Проверка на неявные дубликаты

1.7. Вывод по разделу

2. Задать необходимые для исследования функции

2.1. get_profiles() — для создания профилей пользователей

2.2. get_retention() — для подсчёта удержания

2.3. get_conversion() — для подсчёта конверсии

2.4. get_ltv() — для подсчёта пожизненной ценности клиента

2.5. filter_data() — для сглаживания данных

2.6. plot_retention() — для построения графика удержания

2.7. plot_conversion() — для построения графика конверсии

2.8 plot_ltv_roi() — для визуализации пожизненной ценности клиента и коэффициента рентабельности инвестиций

2.9. Сделать общий вывод по разделу

3. Провести исследовательский анализ данных

3.1. Составить профили пользователей и определим их минимальную и максимальную даты привлечения

3.2. Построить таблицу, отражающую количество пользователей и долю платящих из каждой страны

3.3. Построить таблицу, отражающую количество пользователей и долю платящих для каждого устройства

3.4. Построить таблицу, отражающую количество пользователей и долю платящих для каждого канала привлечения

3.5. Сделать общий вывод по разделу

4. Маркетинг

4.1. Посчитать общую сумму расходов на маркетинг

4.2. Выяснить как траты распределены по рекламным источникам, то есть сколько денег потратили на каждый источник

4.3. Построить график с визуализацией динамики изменения расходов во времени по неделям по каждому источнику

4.4. Визуализировать динамику изменения расходов во времени по месяцам по каждому источнику

4.5. Узнать, сколько в среднем стоило привлечение одного пользователя (CAC) из каждого источника

4.6. Проверить, почему наблюдаются резкие скачки стоимости привлечения пользователей в TipTop

4.7. Сделать общий вывод по разделу

5. Оцените окупаемость рекламы

5.1. Проанализировать окупаемость рекламы c помощью графиков LTV и ROI, а также графики динамики LTV, CAC и ROI

5.2. Проверить конверсию и удержание пользователей, а так же динамику их изменения

5.3. Проанализировать окупаемость рекламы с разбивкой по устройствам

5.4. Проанализировать окупаемость рекламы с разбивкой по странам

5.5. Проанализировать окупаемость рекламы с разбивкой по рекламным каналам

5.6. Проанализировать конверсию и её динамику с разбивкой по устройствам

5.7. Проанализировать конверсию и её динамику с разбивкой по странам

5.8. Проанализировать конверсию и её динамику с разбивкой по рекламным каналам

5.9. Проанализировать удержание и его динамику с разбивкой по устройствам

5.10. Проанализировать удержание и его динамику с разбивкой по странам

5.11. Проанализировать удержание и его динамику с разбивкой по рекламным каналам

5.12. Сравнить окупаемость рекламы на разных каналах в разных странах

5.13. Окупается ли реклама, направленная на привлечение пользователей в целом?

5.14. Какие устройства, страны и рекламные каналы могут оказывать негативное влияние на окупаемость рекламы?

5.15. Чем могут быть вызваны проблемы окупаемости?

5.16. Сделать общий вывод по разделу

6. Сделать общий вывод

Загрузите данные и подготовьте их к анализу

К содержанию

Импортируем необходимые библиотеки.

Прочитаем предложенные таблицы

Зададим функцию для предварительного просмотра содержимого таблиц.

Рассмотрим таблицу с информацией о посещениях сайта.

В таблице содержится информация о посещениях сайта. Таблица состоит из 6 столбцов и 309901 строк.

Структура visits:

User Id — уникальный идентификатор пользователя (целочисленный тип данных),

Region — страна пользователя (объектный тип данных),

Device — тип устройства пользователя (объектный тип данных),

Channel — идентификатор источника перехода (объектный тип данных),

Session Start — дата и время начала сессии (объектный тип данных),

Session End — дата и время окончания сессии (объектный тип данных).

Названия столбцов следует привести к нижнему регистру.

Столбцы с датой и временем начала и окончания сессии необходимо привести к типу datetime.

Пропусков и явных дубликатов не обнаружено.

Приведем названия столбцов таблицы visits к нижнему регистру и изменим названия некотрых столбцов.
Приведём к типу datetime столбцы с датой и временем начала и окончания сессии.
Проверим столбцы Region, Device и Channel на неявные дубликаты.

Неявных дубликатов не выявлено.

Рассмотрим таблицу с информацией о заказах.

В таблице содержится информация о заказах. Таблица состоит из 3 столбцов и 340212 строк.

Структура orders:

User Id — уникальный идентификатор пользователя (целочисленный тип данных),

Event Dt — дата и время покупки (объектный тип данных),

Revenue — сумма заказа (вещественный тип данных).

Названия столбцов следует привести к нижнему регистру.

Столбец с датой и временем покупки необходимо привести к типу datetime.

Пропусков и явных дубликатов не обнаружено.

Приведем названия столбцов таблицы orders к нижнему регистру и изменим названия некотрых столбцов.
Приведём к типу datetime столбцы с датой и временем покупки.

Рассмотрим таблицу с информацией о расходах на рекламу.

В таблице содержится информация о расходах на рекламу. Таблица состоит из 3 столбцов и 1800 строк.

Структура costs: dt — дата проведения рекламной кампании (объектный тип данных),

Channel — идентификатор рекламного источника (объектный тип данных),

costs — расходы на эту кампанию (вещественный тип данных).

Названия столбцов следует привести к нижнему регистру.

Столбец с датой проведения рекламной кампании необходимо привести к типу datetime.

Пропусков и явных дубликатов не обнаружено.

Приведем названия столбцов таблицы costs к нижнему регистру.
Приведём к типу datetime столбец с датой проведения рекламной кампании.
Проверим столбец channel на неявные дубликаты.

Неявных дубликатов не выявлено.

Общий вывод

В таблице visits содержится информация о посещениях сайта. Таблица состоит из 6 столбцов и 309901 строк.

Структура visits:

User Id — уникальный идентификатор пользователя (целочисленный тип данных),

Region — страна пользователя (объектный тип данных),

Device — тип устройства пользователя (объектный тип данных),

Channel — идентификатор источника перехода (объектный тип данных),

Session Start — дата и время начала сессии (объектный тип данных),

Session End — дата и время окончания сессии (объектный тип данных).

Названия столбцов приведены к нижнему регистру.

Столбцы с датой и временем начала и окончания сессии приведены к типу datetime.

Пропусков, явных и неявных дубликатов не обнаружено.

В таблице orders содержится информация о заказах. Таблица состоит из 3 столбцов и 340212 строк.

Структура orders:

User Id — уникальный идентификатор пользователя (целочисленный тип данных),

Event Dt — дата и время покупки (объектный тип данных),

Revenue — сумма заказа (вещественный тип данных).

Названия столбцов приведены к нижнему регистру.

Столбец с датой и временем покупки приведены к типу datetime.

Пропусков и явных дубликатов не обнаружено.

В таблице costs содержится информация о расходах на рекламу. Таблица состоит из 3 столбцов и 1800 строк.

Структура costs: dt — дата проведения рекламной кампании (объектный тип данных),

Channel — идентификатор рекламного источника (объектный тип данных),

costs — расходы на эту кампанию (вещественный тип данных).

Названия столбцов приведены к нижнему регистру.

Столбец с датой проведения рекламной кампании приведены к типу datetime.

Пропусков, явных и неявных дубликатов не обнаружено.

Задайте функции для расчёта и анализа LTV, ROI, удержания и конверсии.

К содержанию

Зададим функцию для создания профилей пользователей get_profiles().

Зададим функцию для подсчёта Retention Rate get_retention().

Зададим функцию для подсчёта конверсии get_conversion().

Зададим функцию для подсчёта LTV get_ltv().

Зададим функцию для сглаживания данных filter_data().

Зададим функцию для построения графика Retention Rate plot_retention().

Зададим функцию для построения графика конверсии plot_conversion().

Зададим функцию для визуализации LTV и ROI plot_ltv_roi.

Общий вывод

Заданы функции для вычисления значений метрик:

А также функции для построения графиков:

Исследовательский анализ данных

К содержанию

Составим профили пользователей и определим их минимальную и максимальную даты привлечения.

Вывод:

В таблице profiles содержится информация о 150 008 профилей пользователей, с датами первого посещения сайта, страной, каналом и устройством входа, в последных столбцах выведен месяц первого вхада, информация о том, покупал ли пользователь что-либо в течение исследуемого периода и расходы на привлечение пользователя.

Минимальная дата привлечения пользователей: 2019-05-01.

Максимальная дата привлечения пользователей: 2019-10-27.

Они соответствуют границе исследуемого периода.

Построим таблицу, отражающую количество пользователей и долю платящих из каждой страны.

Вывод:

Больше всего зарегистрированных пользователей приходится на США, далее Франция, Англия и Германия.

Процент платящих пользователей больше всего также в США.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего в США, далее Германия, Англия и Франция.

Пользователей из Германии меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у пользователей из Франции и Англии.

Построим таблицу, отражающую количество пользователей и долю платящих для каждого устройства.

Вывод:

Больше всего зарегистрированных пользователей заходят с Айфонов, далее Андроид, ПК и Мак.

Процент платящих пользователей больше всего также на Айфонах.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего на Мак, далее Айфон, Андроид и ПК.

Пользователей Мак меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у всех остальных пользователей.

Построим таблицу, отражающую количество пользователей и долю платящих для каждого канала привлечения.

Вывод:

Больше всего зарегистрированных пользователей (кроме тех кто приходят сами) приходят из FaceBoom, далее идет TipTop и другие.

Процент платящих пользователей больше всего от каналов FaceBoom и TipTop.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего на FaceBoom, далее AdNonSense, lambdaMediaAds и TipTop.

Пользователей AdNonSense и lambdaMediaAds меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у всех остальных пользователей (кроме FaceBoom).

Общий вывод

В таблице profiles содержится информация о 150 008 профилей пользователей, с датами первого посещения сайта, страной, каналом и устройством входа, в последных столбцах выведен месяц первого вхада и информация о том, покупал ли пользователь что-либо в течение исследуемого периода.

Минимальная дата привлечения пользователей: 2019-05-01.

Максимальная дата привлечения пользователей: 2019-10-27.

Они соответствуют границе исследуемого периода.

Больше всего зарегистрированных пользователей приходится на США, далее Франция, Англия и Германия.

Процент платящих пользователей больше всего также в США.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего в США, далее Германия, Англия и Франция.

Пользователей из Германии меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у пользователей из Франции и Англии.

Больше всего зарегистрированных пользователей заходят с Айфонов, далее Андроид, ПК и Мак.

Процент платящих пользователей больше всего также на Айфонах.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего на Мак, далее Айфон, Андроид и ПК.

Пользователей Мак меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у всех остальных пользователей.

Больше всего зарегистрированных пользователей (кроме тех кто приходят сами) приходят из FaceBoom их около 19%, далее идет TipTop (13%) и другие.

Процент платящих пользователей больше всего от каналов FaceBoom и TipTop.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего на FaceBoom, далее AdNonSense, lambdaMediaAds и TipTop.

Пользователей AdNonSense и lambdaMediaAds меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у всех остальных пользователей (кроме FaceBoom).

Маркетинг

К содержанию

Посчитаем общую сумму расходов на маркетинг.

Вывод

Всего за исследуемый период на рекламу было потрачено 105497.3 $.

Выясним как траты распределены по рекламным источникам, то есть сколько денег потратили на каждый источник.

Вывод:

Больше всего потратили на рекламу в TipTop и FaceBoom.

Меньше всего на YRabbit, MediaTornado и lambdaMediaAds.

Построим график с визуализацией динамики изменения расходов во времени по неделям по каждому источнику.

Вывод

Расходы на рекламу в TipTop и FaceBoom постоянно растут, пики о обоих пришлись на 39 неделю года.

Расходы на остальные каналы привлечения пользователей примерно одинаковы, по ним не надлюдается значительных колебаний.

Визуализируем динамику изменения расходов во времени по месяцам по каждому источнику.

Вывод

Расходы на рекламу в TipTop и FaceBoom постоянно растут, пик стоимости рекламы в TipTop пришелся на сентябрь.

Расходы на остальные каналы привлечения пользователей примерно одинаковы, по ним не надлюдается значительных колебаний.

Узнаем, сколько в среднем стоило привлечение одного пользователя (CAC) из каждого источника.

Вывод

В среднем самым дорогим источником привлечения пользователей является TipTop, средняя стоимость привлечения пользователей окло 2,8\$.

Стоимость привлечения постоянно растет, начиная с 1\$ в мае до 3,5\\$ в сентябре-октябре. График динамики САС внешне напоминает лестницу, примерно в середине мая, двадцатых числах июня, конце июля и начале сентября наблюдаются резкие скачки стоимости привлечения пользователей, этому может быть два объяснения: в эти даты проводили рекламные кампании, или по каким-то причинам снижалось количество привлеченных клиентов.

Проверим это далее.

Привлечение клиентов через FaceBoom и AdNonSense обходится примерно в 1\$, эти графики выглядят более стабильными.

Проверим, почему наблюдаются резкие скачки стоимости привлечения пользователей в TipTop.

Вывод

Снижения количества привлеченных пользователей не наблюдается, скачки стоимости привлечения пользователей из TipTop обусловлены проведением ежемесячных рекламных кампаний.

Стоит проверить окупается ли повышение стоимости привлечения пользователей в следующем разделе.

Общий вывод

Всего за исследуемый период на рекламу было потрачено 105497,3\$.

Больше всего потратили на рекламу в TipTop и FaceBoom.

Меньше всего на YRabbit, MediaTornado и lambdaMediaAds.

Расходы на рекламу в TipTop и FaceBoom постоянно растут, пики о обоих пришлись на 39 неделю года.

Расходы на остальные каналы привлечения пользователей примерно одинаковы, по ним не надлюдается значительных колебаний.

Расходы на рекламу в TipTop и FaceBoom постоянно растут, пик стоимости рекламы в TipTop пришелся на сентябрь.

Расходы на остальные каналы привлечения пользователей примерно одинаковы, по ним не наблюдается значительных колебаний.

В среднем самым дорогим источником привлечения пользователей является TipTop, средняя стоимость привлечения пользователей около 2,8\$.

Стоимость привлечения постоянно растет, начиная с 1\$ в мае до 3,5\\$ в сентябре-октябре. График динамики САС внешне напоминает лестницу, примерно в середине мая, двадцатых числах июня, конце июля и начале сентября наблюдаются резкие скачки стоимости привлечения пользователей, этому может быть два объяснения: в эти даты проводили рекламные кампании, или по каким-то причинам снижалось количество привлеченных клиентов.

Проверим это далее.

Привлечение клиентов через FaceBoom и AdNonSense обходится примерно в 1\$, эти графики выглядят более стабильными.

Снижения количества привлеченных пользователей не наблюдается, скачки стоимости привлечения пользователей из TipTop обусловлены проведением ежемесячных рекламных кампаний.

Стоит проверить окупается ли повышение стоимости привлечения пользователей в следующем разделе.

Оцените окупаемость рекламы

К содержанию

Проанализируем окупаемость рекламы c помощью графиков LTV и ROI, а также графики динамики LTV, CAC и ROI.

Вывод:

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,9\$, LTV колеблется от 0,7\\$ до 1,1\$ на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

При этом стоимость привлечения пользователей (САС) постоянно увеличивается с 0,7\$ в мае до 1,3\\$ к концу октября.

Коэффициент рентабельности инвестиций меньше единицы, значит реклама не окупается, так же на графике динамики ROI наблидается падение с 1,4 в мае до 0,6 к концу октября, это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии.

Проверим конверсию и удержание пользователей, а так же динамику их изменения.

Вывод:

Конверсия к 14 лайфтайму составляет около 8%.

В середине мая, конце июня, конце июля и конце августа конверсия четырнадцатого дня снижается до 7%.

В середине июня конверсия 14-го дня достигла пика 9,5%.

в сентябре-октябре колебания конверсии стали менее заметны.

Вывод:

Удержание платящих пользователей к 14-му дню составляет окло 10%, для неплатящих этот параметр составляет 10% на 1-2 день, а к 14-му приближается к нулю.

Удержание платящих пользователей на 14-й день в середине мая было ниже всего и составляла окло 6%, также падения до 7,5% наблюдались в конце июня и конце июля.

Самое высокое значение удержания платяжих пользователей на 14-й день наблюдалось в конце мая - начале июня, так же значение удержания превысио 15% в середине августа.

Удержание неплатящих пользвателей стабильно держится на уровне примерно 1% на протяжении всего исслудемого периода.

Проанализируем окупаемость рекламы с разбивкой по устройствам.

Вывод:

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,9\$ для пользователей android, mac и iphone, а для пользователей РС немного ниже, на уровне 0,85\\$, LTV колеблется от 0,6\$ до 1\\$ для пользователей РС, пики LTV для пользователей android, mac и iphone колеблется от 0,7\$ до 1,1\\$ на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

Стоимость привлечения пользователей (САС) ниже всего для пользователей РС, она постоянно увеличивается с 0,7\$ в мае до 0,9\\$ к концу октября. Далее идут пользователи android (с 0,7\$ в мае до 1\\$ к середине сентября, а далее произошло небольшое снижение к концу октября). Пользователи mac и iphone "стоят" дороже всего (с 0,8\$ в мае до 1,5\\$ к концу октября).

Коэффициент рентабельности инвестиций для пользователей android, mac и iphone меньше единицы, значит реклама не окупается, а для пользователей РС после 11 лайфтайма становится немного ниже единицы и начинает окупаться.

Так же на графике динамики ROI для пользователей android, mac и iphone наблидается падение с 1,2 в мае до 0,6 к концу октября. У пользователей РС до сентября значения ROI почти всегда превышало 1, но в сентябре и октябре снизилось до 0,7, это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии.

Проанализируем окупаемость рекламы с разбивкой по странам.

Вывод:

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,8\$ для пользователей из Германии, Англии и Франции, а для пользователей из США немного выше, и доходит до 1\\$, LTV у Американцев выше других на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

Стоимость привлечения пользователей (САС) в июне снизилась для пользователей из Германии, Англии и Франции с 0,6\$ до 0,4\\$, а для пользователей из США она постоянно повышалась до 1,8\$.

Коэффициент рентабельности инвестиций для пользователей Германии, Англии и Франции превышает единицу начиная с 4-5 дня, а для Американцев доходит только до 0,7, значит реклама в США не окупается.

Так же на графике динамики ROI для пользователей из Германии, Англии и Франции ROI стабильно выше 1, а для пользователей из Англии в середине июля и августа доходит до 2,25 и 2,6 соответственно. У пользователей из США значения ROI с мая до конца октября упали с 1,2 до 0,5 это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии для США.

Проанализируем окупаемость рекламы с разбивкой по рекламным каналам.

Вывод:

LTV выше всего для пользователей lambdaMediaAds и TipTop и к концу втрой недели доходит до 1,5\$ и 1,8\\$ соответственно.

Самые лучшие показатели LTV в динамике также у lambdaMediaAds и TipTop, причем lambdaMediaAds с начала сентября стабильно растет, а в начале июня LTV lambdaMediaAds достигал 3,2\$.

Стоимость привлечения пользователей стабильна для всех каналов кроме TipTop, для него стоимость привлечения возрасла с 1\$ до 3,5\\$.

Показатель ROI для большинства каналов превышает 1, реклама не окупается только для AdNonSense, FaceBoom и TipTop, самая лучшая окупаемость у lambdaMediaAds, MediaTornado и YRabbit.

Лучшее значение ROI показал канал YRabbit в середине июля, достигнув значения 7. Высокие показатели ROI дл YRabbit обусловлены в большей степени низкой стоимостью рекламы, чем высоким LTV.

Проанализируем конверсию и её динамику с разбивкой по устройствам.

Вывод:

Лучшие показатели конверсии у Mac, до 8 %. Худшие у PC, до 6,5 %.

В динамике конверсии 14-го заметен резкий провал у пользователей РС в конце июля до 5%, резкий скачок у пользователей andriod в 10-х числах сентября до 10,5% и резкий скачок у пользователей Mac в 20-х числах сентября до 10,5%.

Проанализируем конверсию и её динамику с разбивкой по странам.

Вывод:

Лучшие показатели конверсии у США, до 9,5%. Для остальных стран показатель примерно на одном уровне, около 5%.

В динамике конверсии 14-го для заметно снижение конверсии у Англии, Франции и Германии с 6% в мае до 5% в октябре, зато в США конверсия возрастала с 8% до 11% до середины июня, и сохраняется на уровне окло 9% на протяжении всего периода исследования.

Проанализируем конверсию и её динамику с разбивкой по рекламным каналам.

Вывод:

Самая высокая конверсия у канала FaceBoom, к концу второй недели она достигает 12%, далее идут AdNonSense, lambdaMediaAds и TipTop, из конверсия 14-го дня примерно на уровне 10%.

Динамика конверсии пользователей на 14-й день наиболее нестабильна для lambdaMediaAds, в середине июня и августа она достигает 16%, а в начале сентября снижается до 5%.

Проанализируем удержание и его динамику с разбивкой по устройствам.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для всех устройств и к 14 дню достигает 10% для iphohe, 12-13% для mac и android и 15% для PC.

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех устройств и стремится к нулю.

В середине мая удержание платящих пользователей РС достигало 37%, так же неплохо себя показали РС и mac в конце мая и середине июля, тогда показатели удержания у обоих устройств достигали 25%.

Проанализируем удержание и его динамику с разбивкой по странам.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для стран Европы и к 14 дню достигает 15-20%. Удержание для пользователей из США к 14 дню достигает лишь 10%

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех стран и стремится к нулю.

Проанализируем удержание и его динамику с разбивкой по рекламным каналам.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для большинства каналов и к 14 дню достигает 20-25%. У MediaTomado и YRabbiit удержание 14 для достигает 10-12%. Хуже всего показывают себя AdNonSense и FaceBoom, их удержание близко к нулю.

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех стран и стремится к нулю.

Сравним, окупаемость рекламы на разных каналах в разных странах.

В США работают 5 рекламных платформ, три из них RocketSuperAds, MediaTornado и YRabbit хорошо окупаются, но TipTop и FaceBoom не окупаются из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

Во Франции работают 5 рекламных платформ, две из них LeapBob и lambdaMediaAds хорошо окупаются, еще две OppleCreativeMedia и WahooNetBannerокупаются немного хуже, и AdNonSense не окупается из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

В Германии работают 5 рекламных платформ, две из них LeapBob и lambdaMediaAds хорошо окупаются, еще две OppleCreativeMedia и WahooNetBanner окупаются немного хуже, и AdNonSense не окупается из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

В Англии работают 5 рекламных платформ, две из них LeapBob и lambdaMediaAds хорошо окупаются, еще две OppleCreativeMedia и WahooNetBanner окупаются немного хуже, и AdNonSense не окупается из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

Для стран Европы эффективные рекламные каналы одни и те же, это LeapBob и lambdaMediaAds. LeapBob привлекает пользователей с невысокой пожизненной ценность, но затраты на этот рекламный канал очень малы, поэтому он хорошо окупается. lambdaMediaAds стоит дороже, но и привлекает более "качественных" пользователей. AdNonSense не окупился ни в одной из стран Европы, от него следует отказаться.

Для США хорошую окупаемость показали RocketSuperAds, MediaTornado и YRabbit. Пожизненная ценность пользователей из этих каналов ниже чем у пользователей из TipTop, но при этом сама реклама на этих каналах стоит гораздо меньше.

Окупается ли реклама, направленная на привлечение пользователей в целом?

В целом реклама перестала окупаться начиая с июня.

Показатель ROI к 14 дню лоходит до отметки 0,8, это значит, что к 14 дню возвращается только 80% стоимости рекламы.

Какие устройства, страны и рекламные каналы могут оказывать негативное влияние на окупаемость рекламы?

Негативное воздействие на окупаемость рекламы могут оказывать:

Чем могут быть вызваны проблемы окупаемости?

Проблемы окупаемости рекламы могут быть вызваны:

Общий вывод

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,9\$, LTV колеблется от 0,7\\$ до 1,1\$ на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

При этом стоимость привлечения пользователей (САС) постоянно увеличивается с 0,7\$ в мае до 1,3\\$ к концу октября.

Коэффициент рентабельности инвестиций меньше единицы, значит реклама не окупается, так же на графике динамики ROI наблидается падение с 1,4 в мае до 0,6 к концу октября, это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии.

Конверсия к 14 лайфтайму составляет около 8%.

В середине мая, конце июня, конце июля и конце августа конверсия четырнадцатого дня снижается до 7%.

В середине июня конверсия 14-го дня достигла пика 9,5%.

в сентябре-октябре колебания конверсии стали менее заметны.

Удержание платящих пользователей к 14-му дню составляет окло 10%, для неплатящих этот параметр составляет 10% на 1-2 день, а к 14-му приближается к нулю.

Удержание платящих пользователей на 14-й день в середине мая было ниже всего и составляла окло 6%, также падения до 7,5% наблюдались в конце июня и конце июля.

Самое высокое значение удержания платяжих пользователей на 14-й день наблюдалось в конце мая - начале июня, так же значение удержания превысио 15% в середине августа.

Удержание неплатящих пользвателей стабильно держится на уровне примерно 1% на протяжении всего исследуемого периода.

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,9\$ для пользователей android, mac и iphone, а для пользователей РС немного ниже, на уровне 0,85\\$, LTV колеблется от 0,6\$ до 1\\$ для пользователей РС, пики LTV для пользователей android, mac и iphone колеблется от 0,7\$ до 1,1\\$ на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

Стоимость привлечения пользователей (САС) ниже всего для пользователей РС, она постоянно увеличивается с 0,7\$ в мае до 0,9\\$ к концу октября. Далее идут пользователи android (с 0,7\$ в мае до 1\\$ к середине сентября, а далее произошло небольшое снижение к концу октября). Пользователи mac и iphone "стоят" дороже всего (с 0,8\$ в мае до 1,5\\$ к концу октября).

Коэффициент рентабельности инвестиций для пользователей android, mac и iphone меньше единицы, значит реклама не окупается, а для пользователей РС после 11 лайфтайма становится немного ниже единицы и начинает окупаться.

Так же на графике динамики ROI для пользователей android, mac и iphone наблидается падение с 1,2 в мае до 0,6 к концу октября. У пользователей РС до сентября значения ROI почти всегда превышало 1, но в сентябре и октябре снизилось до 0,7, это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии.

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,8\$ для пользователей из Германии, Англии и Франции, а для пользователей из США немного выше, и доходит до 1\\$, LTV у Американцев выше других на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

Стоимость привлечения пользователей (САС) в июне снизилась для пользователей из Германии, Англии и Франции с 0,6\$ до 0,4\\$, а для пользователей из США она постоянно повышалась до 1,8\$.

Коэффициент рентабельности инвестиций для пользователей Германии, Англии и Франции превышает единицу начиная с 4-5 дня, а для Американцев доходит только до 0,7, значит реклама в США не окупается.

Так же на графике динамики ROI для пользователей из Германии, Англии и Франции ROI стабильно выше 1, а для пользователей из Англии в середине июля и августа доходит до 2,25 и 2,6 соответственно. У пользователей из США значения ROI с мая до конца октября упали с 1,2 до 0,5 это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии для США.

LTV выше всего для пользователей lambdaMediaAds и TipTop и к концу втрой недели доходит до 1,5\$ и 1,8\\$ соответственно.

Самые лучшие показатели LTV в динамике также у lambdaMediaAds и TipTop, причем lambdaMediaAds с начала сентября стабильно растет, а в начале июня LTV lambdaMediaAds достигал 3,2\$.

Стоимость привлечения пользователей стабильна для всех каналов кроме TipTop, для него стоимость привлечения возрасла с 1\$ до 3,5\\$.

Показатель ROI для большинства каналов превышает 1, реклама не окупается только для AdNonSense, FaceBoom и TipTop, самая лучшая окупаемость у lambdaMediaAds, MediaTornado и YRabbit.

Лучшее значение ROI показал канал YRabbit в середине июля, достигнув значения 7. Высокие показатели ROI дл YRabbit обусловлены в большей степени низкой стоимостью рекламы, чем высоким LTV.

Лучшие показатели конверсии у Mac, до 8 %. Худшие у PC, до 6,5 %.

В динамике конверсии 14-го заметен резкий провал у пользователей РС в конце июля до 5%, резкий скачок у пользователей andriod в 10-х числах сентября до 10,5% и резкий скачок у пользователей Mac в 20-х числах сентября до 10,5%.

Лучшие показатели конверсии у США, до 9,5%. Для остальных стран показатель примерно на одном уровне, около 5%.

В динамике конверсии 14-го для заметно снижение конверсии у Англии, Франции и Германии с 6% в мае до 5% в октябре, зато в США конверсия возрастала с 8% до 11% до середины июня, и сохраняется на уровне окло 9% на протяжении всего периода исследования.

Самая высокая конверсия у канала FaceBoom, к концу второй недели она достигает 12%, далее идут AdNonSense, lambdaMediaAds и TipTop, из конверсия 14-го дня примерно на уровне 10%.

Динамика конверсии пользователей на 14-й день наиболее нестабильна для lambdaMediaAds, в середине июня и августа она достигает 16%, а в начале сентября снижается до 5%.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для всех устройств и к 14 дню достигает 10% для iphohe, 12-13% для mac и android и 15% для PC.

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех устройств и стремится к нулю.

В середине мая удержание платящих пользователей РС достигало 37%, так же неплохо себя показали РС и mac в конце мая и середине июля, тогда показатели удержания у обоих устройств достигали 25%.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для стран Европы и к 14 дню достигает 15-20%. Удержание для пользователей из США к 14 дню достигает лишь 10%

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех стран и стремится к нулю.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для большинства каналов и к 14 дню достигает 20-25%. У MediaTomado и YRabbiit удержание 14 для достигает 10-12%. Хуже всего показывают себя AdNonSense и FaceBoom, их удержание близко к нулю.

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех каналов и стремится к нулю.

В США работают 5 рекламных платформ, три из них RocketSuperAds, MediaTornado и YRabbit хорошо окупаются, но TipTop и FaceBoom не окупаются из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

Во Франции, Германии и Англии работают 5 рекламных платформ, две из них LeapBob и lambdaMediaAds хорошо окупаются, еще две OppleCreativeMedia и WahooNetBanner окупаются немного хуже, и AdNonSense не окупается из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

Для стран Европы эффективные рекламные каналы одни и те же, это LeapBob и lambdaMediaAds. LeapBob привлекает пользователей с невысокой пожизненной ценность, но затраты на этот рекламный канал очень малы, поэтому он хорошо окупается. lambdaMediaAds стоит дороже, но и привлекает более "качественных" пользователей. AdNonSense не окупился ни в одной из стран Европы, от него следует отказаться.

Для США хорошую окупаемость показали RocketSuperAds, MediaTornado и YRabbit. Пожизненная ценность пользователей из этих каналов ниже чем у пользователей из TipTop, но при этом сама реклама на этих каналах стоит гораздо меньше.

В целом реклама перестала окупаться начиая с июня.

Показатель ROI к 14 дню лоходит до отметки 0,8, это значит, что к 14 дню возвращается только 80% стоимости рекламы.

Негативное воздействие на окупаемость рекламы могут оказывать:

Проблемы окупаемости рекламы могут быть вызваны:

Напишите выводы

К содержанию

В таблице visits содержится информация о посещениях сайта. Таблица состоит из 6 столбцов и 309901 строк.

Структура visits:

User Id — уникальный идентификатор пользователя (целочисленный тип данных),

Region — страна пользователя (объектный тип данных),

Device — тип устройства пользователя (объектный тип данных),

Channel — идентификатор источника перехода (объектный тип данных),

Session Start — дата и время начала сессии (объектный тип данных),

Session End — дата и время окончания сессии (объектный тип данных).

Названия столбцов приведены к нижнему регистру.

Столбцы с датой и временем начала и окончания сессии приведены к типу datetime.

Пропусков, явных и неявных дубликатов не обнаружено.

В таблице orders содержится информация о заказах. Таблица состоит из 3 столбцов и 340212 строк.

Структура orders:

User Id — уникальный идентификатор пользователя (целочисленный тип данных),

Event Dt — дата и время покупки (объектный тип данных),

Revenue — сумма заказа (вещественный тип данных).

Названия столбцов приведены к нижнему регистру.

Столбец с датой и временем покупки приведены к типу datetime.

Пропусков и явных дубликатов не обнаружено.

В таблице costs содержится информация о расходах на рекламу. Таблица состоит из 3 столбцов и 1800 строк.

Структура costs: dt — дата проведения рекламной кампании (объектный тип данных),

Channel — идентификатор рекламного источника (объектный тип данных),

costs — расходы на эту кампанию (вещественный тип данных).

Названия столбцов приведены к нижнему регистру.

Столбец с датой проведения рекламной кампании приведены к типу datetime.

Пропусков, явных и неявных дубликатов не обнаружено.

Заданы функции для вычисления значений метрик:

А также функции для построения графиков:

В таблице profiles содержится информация о 150 008 профилей пользователей, с датами первого посещения сайта, страной, каналом и устройством входа, в последных столбцах выведен месяц первого вхада и информация о том, покупал ли пользователь что-либо в течение исследуемого периода.

Минимальная дата привлечения пользователей: 2019-05-01.

Максимальная дата привлечения пользователей: 2019-10-27.

Они соответствуют границе исследуемого периода.

Больше всего зарегистрированных пользователей приходится на США, далее Франция, Англия и Германия.

Процент платящих пользователей больше всего также в США.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего в США, далее Германия, Англия и Франция.

Пользователей из Германии меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у пользователей из Франции и Англии.

Больше всего зарегистрированных пользователей заходят с Айфонов, далее Андроид, ПК и Мак.

Процент платящих пользователей больше всего также на Айфонах.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего на Мак, далее Айфон, Андроид и ПК.

Пользователей Мак меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у всех остальных пользователей.

Больше всего зарегистрированных пользователей (кроме тех кто приходят сами) приходят из FaceBoom их около 19%, далее идет TipTop (13%) и другие.

Процент платящих пользователей больше всего от каналов FaceBoom и TipTop.

Отношение платящих пользователей к их общему количеству больше всего на FaceBoom, далее AdNonSense, lambdaMediaAds и TipTop.

Пользователей AdNonSense и lambdaMediaAds меньше всего, но при этом их "качество" выше чем у всех остальных пользователей (кроме FaceBoom).

Всего за исследуемый период на рекламу было потрачено 105497,3$.

Больше всего потратили на рекламу в TipTop и FaceBoom.

Меньше всего на YRabbit, MediaTornado и lambdaMediaAds.

Расходы на рекламу в TipTop и FaceBoom постоянно растут, пики о обоих пришлись на 39 неделю года.

Расходы на остальные каналы привлечения пользователей примерно одинаковы, по ним не надлюдается значительных колебаний.

Расходы на рекламу в TipTop и FaceBoom постоянно растут, пик стоимости рекламы в TipTop пришелся на сентябрь.

Расходы на остальные каналы привлечения пользователей примерно одинаковы, по ним не наблюдается значительных колебаний.

В среднем самым дорогим источником привлечения пользователей является TipTop, средняя стоимость привлечения пользователей около 2,8$.

Стоимость привлечения постоянно растет, начиная с 1$ в мае до 3,5$ в сентябре-октябре. График динамики САС внешне напоминает лестницу, примерно в середине мая, двадцатых числах июня, конце июля и начале сентября наблюдаются резкие скачки стоимости привлечения пользователей, этому может быть два объяснения: в эти даты проводили рекламные кампании, или по каким-то причинам снижалось количество привлеченных клиентов.

Проверим это далее.

Привлечение клиентов через FaceBoom и AdNonSense обходится примерно в 1$, эти графики выглядят более стабильными.

Снижения количества привлеченных пользователей не наблюдается, скачки стоимости привлечения пользователей из TipTop обусловлены проведением ежемесячных рекламных кампаний.

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,9\$, LTV колеблется от 0,7\\$ до 1,1\$ на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

При этом стоимость привлечения пользователей (САС) постоянно увеличивается с 0,7\$ в мае до 1,3\\$ к концу октября.

Коэффициент рентабельности инвестиций меньше единицы, значит реклама не окупается, так же на графике динамики ROI наблидается падение с 1,4 в мае до 0,6 к концу октября, это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии.

Конверсия к 14 лайфтайму составляет около 8%.

В середине мая, конце июня, конце июля и конце августа конверсия четырнадцатого дня снижается до 7%.

В середине июня конверсия 14-го дня достигла пика 9,5%.

в сентябре-октябре колебания конверсии стали менее заметны.

Удержание платящих пользователей к 14-му дню составляет окло 10%, для неплатящих этот параметр составляет 10% на 1-2 день, а к 14-му приближается к нулю.

Удержание платящих пользователей на 14-й день в середине мая было ниже всего и составляла окло 6%, также падения до 7,5% наблюдались в конце июня и конце июля.

Самое высокое значение удержания платяжих пользователей на 14-й день наблюдалось в конце мая - начале июня, так же значение удержания превысио 15% в середине августа.

Удержание неплатящих пользвателей стабильно держится на уровне примерно 1% на протяжении всего исследуемого периода.

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,9\$ для пользователей android, mac и iphone, а для пользователей РС немного ниже, на уровне 0,85\\$, LTV колеблется от 0,6\$ до 1\\$ для пользователей РС, пики LTV для пользователей android, mac и iphone колеблется от 0,7\$ до 1,1\\$ на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

Стоимость привлечения пользователей (САС) ниже всего для пользователей РС, она постоянно увеличивается с 0,7\$ в мае до 0,9\\$ к концу октября. Далее идут пользователи android (с 0,7\$ в мае до 1\\$ к середине сентября, а далее произошло небольшое снижение к концу октября). Пользователи mac и iphone "стоят" дороже всего (с 0,8\$ в мае до 1,5\\$ к концу октября).

Коэффициент рентабельности инвестиций для пользователей android, mac и iphone меньше единицы, значит реклама не окупается, а для пользователей РС после 11 лайфтайма становится немного ниже единицы и начинает окупаться.

Так же на графике динамики ROI для пользователей android, mac и iphone наблидается падение с 1,2 в мае до 0,6 к концу октября. У пользователей РС до сентября значения ROI почти всегда превышало 1, но в сентябре и октябре снизилось до 0,7, это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии.

Пожизненная ценность клиента к концу второй недели составляет около 0,8\$ для пользователей из Германии, Англии и Франции, а для пользователей из США немного выше, и доходит до 1\\$, LTV у Американцев выше других на протяжении всего периода исследования, не наблюдается тенденции к понижению или повышению LTV за период.

Стоимость привлечения пользователей (САС) в июне снизилась для пользователей из Германии, Англии и Франции с 0,6\$ до 0,4\\$, а для пользователей из США она постоянно повышалась до 1,8\$.

Коэффициент рентабельности инвестиций для пользователей Германии, Англии и Франции превышает единицу начиная с 4-5 дня, а для Американцев доходит только до 0,7, значит реклама в США не окупается.

Так же на графике динамики ROI для пользователей из Германии, Англии и Франции ROI стабильно выше 1, а для пользователей из Англии в середине июля и августа доходит до 2,25 и 2,6 соответственно. У пользователей из США значения ROI с мая до конца октября упали с 1,2 до 0,5 это говорит о снижении эффективности рекламной стратегии для США.

LTV выше всего для пользователей lambdaMediaAds и TipTop и к концу втрой недели доходит до 1,5\$ и 1,8\\$ соответственно.

Самые лучшие показатели LTV в динамике также у lambdaMediaAds и TipTop, причем lambdaMediaAds с начала сентября стабильно растет, а в начале июня LTV lambdaMediaAds достигал 3,2\$.

Стоимость привлечения пользователей стабильна для всех каналов кроме TipTop, для него стоимость привлечения возрасла с 1\$ до 3,5\\$.

Показатель ROI для большинства каналов превышает 1, реклама не окупается только для AdNonSense, FaceBoom и TipTop, самая лучшая окупаемость у lambdaMediaAds, MediaTornado и YRabbit.

Лучшее значение ROI показал канал YRabbit в середине июля, достигнув значения 7. Высокие показатели ROI дл YRabbit обусловлены в большей степени низкой стоимостью рекламы, чем высоким LTV.

Лучшие показатели конверсии у Mac, до 8 %. Худшие у PC, до 6,5 %.

В динамике конверсии 14-го заметен резкий провал у пользователей РС в конце июля до 5%, резкий скачок у пользователей andriod в 10-х числах сентября до 10,5% и резкий скачок у пользователей Mac в 20-х числах сентября до 10,5%.

Лучшие показатели конверсии у США, до 9,5%. Для остальных стран показатель примерно на одном уровне, около 5%.

В динамике конверсии 14-го для заметно снижение конверсии у Англии, Франции и Германии с 6% в мае до 5% в октябре, зато в США конверсия возрастала с 8% до 11% до середины июня, и сохраняется на уровне окло 9% на протяжении всего периода исследования.

Самая высокая конверсия у канала FaceBoom, к концу второй недели она достигает 12%, далее идут AdNonSense, lambdaMediaAds и TipTop, из конверсия 14-го дня примерно на уровне 10%.

Динамика конверсии пользователей на 14-й день наиболее нестабильна для lambdaMediaAds, в середине июня и августа она достигает 16%, а в начале сентября снижается до 5%.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для всех устройств и к 14 дню достигает 10% для iphohe, 12-13% для mac и android и 15% для PC.

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех устройств и стремится к нулю.

В середине мая удержание платящих пользователей РС достигало 37%, так же неплохо себя показали РС и mac в конце мая и середине июля, тогда показатели удержания у обоих устройств достигали 25%.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для стран Европы и к 14 дню достигает 15-20%. Удержание для пользователей из США к 14 дню достигает лишь 10%

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех стран и стремится к нулю.

Удержание платящих пользователей примерно одинаково для большинства каналов и к 14 дню достигает 20-25%. У MediaTomado и YRabbiit удержание 14 для достигает 10-12%. Хуже всего показывают себя AdNonSense и FaceBoom, их удержание близко к нулю.

Удержание неплатящих пользователей примерно одинаково для всех каналов и стремится к нулю.

В США работают 5 рекламных платформ, три из них RocketSuperAds, MediaTornado и YRabbit хорошо окупаются, но TipTop и FaceBoom не окупаются из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

Во Франции, Германии и Англии работают 5 рекламных платформ, две из них LeapBob и lambdaMediaAds хорошо окупаются, еще две OppleCreativeMedia и WahooNetBanner окупаются немного хуже, и AdNonSense не окупается из-за высокой стоимости привлечения пользователей.

Для стран Европы эффективные рекламные каналы одни и те же, это LeapBob и lambdaMediaAds. LeapBob привлекает пользователей с невысокой пожизненной ценность, но затраты на этот рекламный канал очень малы, поэтому он хорошо окупается. lambdaMediaAds стоит дороже, но и привлекает более "качественных" пользователей. AdNonSense не окупился ни в одной из стран Европы, от него следует отказаться.

Для США хорошую окупаемость показали RocketSuperAds, MediaTornado и YRabbit. Пожизненная ценность пользователей из этих каналов ниже чем у пользователей из TipTop, но при этом сама реклама на этих каналах стоит гораздо меньше.

В целом реклама перестала окупаться начиая с июня.

Показатель ROI к 14 дню лоходит до отметки 0,8, это значит, что к 14 дню возвращается только 80% стоимости рекламы.

Негативное воздействие на окупаемость рекламы могут оказывать:

Проблемы окупаемости рекламы могут быть вызваны:

На основании проведенного анализа, можно составить следующие рекомендации для отдела маркетинга: